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Detecting Retinal Nerve Fibre Layer Segmentation Errors on Spectral Domain-Optical Coherence Tomography with a Deep Learning Algorithm
Scientific reports, 2019-07, Vol.9 (1), p.9836-9, Article 9836
2019
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Human Versus Machine: Comparing a Deep Learning Algorithm to Human Gradings for Detecting Glaucoma on Fundus Photographs
American journal of ophthalmology, 2020-03, Vol.211, p.123-131
2020
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Rates of Glaucomatous Structural and Functional Change From a Large Clinical Population: The Duke Glaucoma Registry Study
American journal of ophthalmology, 2021-02, Vol.222, p.238-247
2021
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Face memory deficits in subjects with eye diseases: a comparative analysis between glaucoma and age-related macular degeneration patients from a developing country
Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology, 2019-09, Vol.257 (9), p.1941-1946
2019
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Quantification of Retinal Nerve Fibre Layer Thickness on Optical Coherence Tomography with a Deep Learning Segmentation-Free Approach
Scientific reports, 2020-01, Vol.10 (1), p.402-402, Article 402
2020
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Comparison of Short- And Long-Term Variability in Standard Perimetry and Spectral Domain Optical Coherence Tomography in Glaucoma
American journal of ophthalmology, 2020-02, Vol.210, p.19-25
2020
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The Relationship Between Asymmetries of Corneal Properties and Rates of Visual Field Progression in Glaucoma Patients
Journal of glaucoma, 2020-10, Vol.29 (10), p.872
2020
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A Comparative Analysis of the Fear of Falling Between Glaucoma and Age-Related Macular Degeneration Patients From a Developing Country
Translational vision science & technology, 2018-10, Vol.7 (5), p.17-17
2018
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Comparing the Rule of 5 to Trend-based Analysis for Detecting Glaucoma Progression on OCT
Ophthalmology. Glaucoma, 2020-11, Vol.3 (6), p.414-420
2020
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Comparing the “Rule of 5” to Trend-based Analysis for Detecting Glaucoma Progression on Optical Coherence Tomography
Ophthalmology. Glaucoma, 2020-01, Vol.3 (6), p.414-420
2020
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